一种资源分配方法及装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117273330A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311201777.X

    申请日:2023-09-15

    Abstract: 本发明实施例提供了一种资源分配方法及装置,本申请提供了“采用启发式的、基于群智能的猫鼬群优化算法(Meerkat Swarm Intelligence Algorithm,MSIA)、拉格朗日松弛法和分支定价算法相结合的策略”的解决方案,具体为:获取城市水资源的基础参数;依据所述基础参数确定种群内资源的近似最优解;依据所述近似最优解确定种群内资源的全局最优解。本发明采用启发式的MSIA方法、拉格朗日松弛法和分支定价算法相结合的策略,通过模拟猫鼬捕猎的具体行为,设置启发式算法平衡探索阶段和利用阶段之间的平衡以及提升算法解的准确性,最后将全局最优解近似为算法所求的近似最优解。

    一种真空保持的精密转运装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119774279A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202510003428.X

    申请日:2025-01-02

    Abstract: 一种真空保持的精密转运装置,它涉及精密加工技术领域。本发明为解决现有超精密加工工件转运过程中容易造成工件表面损伤的问题。本发明包括真空吸盘、吸盘连接件、零点定位器、载物平台、零点定位器底座、气管快接头、机械臂快换接头组件和载物快换接头组件,吸盘连接件的下端与零点定位器的上部固接,吸盘连接件与零点定位器底座之间通过载物快换接头组件连接,吸盘连接件的上端与真空吸盘的下端固接,真空吸盘的上端设置有吸附端面,吸盘连接件与转运机械臂之间设置有机械臂快换接头组件,真空吸盘吸附端面的气道由先至后依次通过吸盘连接件和机械臂快换接头组件与机械臂气泵相连通。本发明用于工件精密转运。

    一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116614820A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202211730595.7

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本发明提供了一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质,该网络覆盖优化方法包括以下步骤:步骤A,使用非线性控制策略和Lévy飞行机制对SOA算法进行改进,得到改进的ISOA算法;步骤B,将ISOA算法和PSO算法混合形成一种ISOAPSO算法,所述ISOAPSO算法包括内层优化和外层优化,在求解面向火灾监测的网络覆盖优化问题中,首先利用内层的ISOA算法对传感器节点进行优化,然后将ISOA算法优化后的传感器节点传递给外层的PSO算法,进行二次优化,从而达到提高网络覆盖率的目的。本发明的有益效果是:本发明的网络覆盖优化方法可以更好的解决面向火灾监测的网络覆盖优化问题,提升火灾监测能力。

    一种基于张拉结构的水下气动机器人

    公开(公告)号:CN118952307A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411106681.X

    申请日:2024-08-13

    Abstract: 一种基于张拉结构的水下气动机器人,涉及六杆张拉整体机器人领域。为解决现有的六杆张拉整体机器人运动速度较低,并且在光滑的地面上移动时,由于驱动端与地面的摩擦力较小,易出现打滑的现象,从而导致运动效率较低,进而导致运动的稳定性较低,维护成本较高的问题。采用X轴双向驱动组件、Y轴双向驱动组件、Z轴双向驱动组件和二十四根绳索4构成了十四面体框架,通过控制气缸的驱动伸缩量,达到拉紧或放松绳索的目的;绳索间连接采用玻纤维材质的绳索连接盘,解决由于地形等其他因素导致的牵引绳受到较大外力时机构出现的塑性形变问题,气缸的输出端设有缓冲球,增大与地面的摩擦力,提高机构运动效率和稳定性。本发明适用于水下机器人领域。

    一种基于A*-EACO算法的火灾疏散路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN115657672A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211279423.2

    申请日:2022-10-19

    Inventor: 许乐 王京华 徐勇

    Abstract: 本申请提供了一种基于A*‑增强型蚁群算法的火灾疏散路径规划方法及系统,通过获取建筑的二维平面图,并依据二维平面图采用0‑1栅格法建立环境模型;依据环境模型确定每个栅格的节点坐标;依据使用者选择的起始节点和目标节点采用A*算法确定节点区域;依据节点区域确定下一路径节点;其中,所述路径节点包含有信息素;依据最大迭代次数和当前迭代次数确定信息素蒸发因子,并依据信息素蒸发因子更新信息素;当所述当前迭代次数达到最大迭代次数时,则输出距离最短的目标疏散路径。通过非线性递减策略对信息素蒸发因子进行改进,并对信息素进行更新,降低问题的复杂度,提高算法的搜索能力,降低求解火灾疏散路径问题的复杂性。

    一种基于A*-EACO算法的火灾疏散路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN115657672B

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202211279423.2

    申请日:2022-10-19

    Inventor: 许乐 王京华 徐勇

    Abstract: 本申请提供了一种基于A*‑增强型蚁群算法的火灾疏散路径规划方法及系统,通过获取建筑的二维平面图,并依据二维平面图采用0‑1栅格法建立环境模型;依据环境模型确定每个栅格的节点坐标;依据使用者选择的起始节点和目标节点采用A*算法确定节点区域;依据节点区域确定下一路径节点;其中,所述路径节点包含有信息素;依据最大迭代次数和当前迭代次数确定信息素蒸发因子,并依据信息素蒸发因子更新信息素;当所述当前迭代次数达到最大迭代次数时,则输出距离最短的目标疏散路径。通过非线性递减策略对信息素蒸发因子进行改进,并对信息素进行更新,降低问题的复杂度,提高算法的搜索能力,降低求解火灾疏散路径问题的复杂性。

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